| Echtzeit-Spracherkennung | Sprachaktivitätserkennung |
|---|---|
| ✔️ | ✔️ |
| Architektur | Android | iOS | Fenster | macos | Linux |
|---|---|---|---|---|---|
| x64 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| x86 | ✔️ | ✔️ | |||
| ARM64 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| ARM32 | ✔️ | ✔️ | |||
| RISCV64 | ✔️ |
| 1. C ++ | 2. c | 3. Python | 4. JavaScript |
|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 5. Geh | 6. C# | 7. Kotlin | 8. Swift |
|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
Es unterstützt auch WebAssembly.
Dieses Repository unterstützt die Ausführung der folgenden Funktionen lokal ausführend
Auf den folgenden Plattformen und Betriebssystemen:
x86_64 , 32-Bit-Arm, 64-Bit-Arm (ARM64, AARG64), RISC-V (RISCV64)mit den folgenden APIs
C#Wir unterstützen alle Plattformen, die NCNN unterstützt.
Alles kann aus der Quelle mit statischer Verbindung zusammengestellt werden. Die generierte ausführbare Datei hängt nur von Systembibliotheken ab.
Hinweis : Es hängt nicht von Pytorch oder anderen Inferenz -Frameworks als NCNN ab.
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/index.html zur Installation und Verwendung, z. B.
Wir bieten ein paar YouTube-Videos zur Demonstration über Echtzeit-Spracherkennung mit sherpa-ncnn unter Verwendung eines Mikrofons:
English : https://www.bilibili.com/video/bv1tp411p7dh/
Chinese : https://www.bilibili.com/video/bv1214y177vu
Mehrsprachiger (chinesisch + englisch) mit endalter Python -Demo: https://www.bilibili.com/video/bv1ek411y788/
Android -Demos
Mehrsprachiger (chinesischer + Englisch) Android Demo 1: https://www.bilibili.com/video/bv1ge411a7xs
Mehrsprachiger (chinesischer + Englisch) Android Demo 2: https://www.bilibili.com/video/bv1ek411y788/
Chinese (with background noise) Android Demo: https://www.bilibili.com/video/bv1gr4y167fx
Chinese Android -Demo: https://www.bilibili.com/video/bv1744y1z76h
Chinese poem with background music Android Demo: https://www.bilibili.com/video/bv1vr4y1k7eo
| Beschreibung | URL |
|---|---|
| Streaming -Spracherkennung | Adresse |
https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn/releases/tag/models
In https://k2-fsa.github.io/sherpa/social-groups.html für 新一代 kaldi微信交流群und qq 交流群finden Sie bitte.